DARWIN: 一种革命性的进化式生成式人工智能方法
分析
DARWIN 通过采用类似遗传算法的优化策略，代表了大型语言模型 (LLM) 训练的激动人心的进步。 这种创新方法允许独立的 GPT 智能体协作改进其性能，为更有效和可扩展的模型开发铺平了道路。
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查看原文"在实验中，DARWIN 在 5 次迭代训练中，模型 FLOPS 利用率 (MFU) 提高了 1.26%，困惑度提高了 2.07%，优于基线配置，这表明它作为扩展进化 GPT 训练的基础具有广阔的前景。"
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ArXiv Neural Evo2026年2月6日 05:00
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